ComfyUI 本地部署完整指南从克隆仓库到首次出图【免费下载链接】ComfyUIThe most powerful and modular diffusion model GUI, api and backend with a graph/nodes interface.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/ComfyUIComfyUI 是一款基于节点图界面的扩散模型工具核心关键词就一句把模型、采样器、VAE 这些环节拆成节点你只需要把它们连线就能搭出一条完整的生成流水线。它同时提供 Web 界面和本地 API跑图、跑视频、跑 3D 都靠同一套工作流。如果你不想每次生成都依赖云端服务或者想把整套流程装进自己的项目里它是最省心的选择。项目速览它和其他 SD 工具差在哪维度ComfyUI 的做法操作方式节点连线搭建流水线每个环节加载模型、采样、解码、保存都是独立节点支持的模型SD1.x / SDXL / SD3、视频、音频、3D覆盖 models/ 下的全部子目录扩展性通过 custom_nodes 目录加载插件用 comfy_extras/ 提供官方扩展节点与同类工具的差异参数面板固定死的是填表工具ComfyUI 的流程图结构可以整体导出、复用、改造适合二次开发一条最典型的工作流长这样加载主模型、叠加 LoRA、采样、VAE 解码、保存图像五个节点连起来就是一张图。开跑前3 分钟检查清单先花几分钟确认环境能避开后面九成以上的报错。检查项要求确认命令Python3.10 及以上3.12 / 3.13 均可python --versionGPU 驱动NVIDIA 装好 CUDA 驱动即可nvidia-smi磁盘至少 20GB 可用含模型文件自行确认Git用于克隆仓库git --version显存 4GB 能跑 SD1.x8GB 起步体验更好AMD 与 Apple 芯片后面用差异卡说明。三条路怎么选方式适合谁上手时间代价官方桌面应用完全不想碰命令行的人5 分钟版本更新节奏受发布页控制便携压缩包不想装 Python 的 Windows 用户10 分钟只覆盖 NVIDIA 等少数平台克隆仓库手动装想自定义路径、装插件、接 API 的人20 分钟左右需要装 Python 和 Git后两条路本质相同装好依赖后运行main.py。下面以手动安装为主线因为跨平台最通用也最方便日后维护。5 分钟最小化部署在仓库目录外执行下面这条命令克隆 ComfyUI 源码到本地git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/ComfyUI cd ComfyUI接下来创建虚拟环境并激活把依赖和系统环境隔开python -m venv venv source venv/bin/activate不同系统激活方式有差异这是唯一的分叉点系统激活虚拟环境备注Linux / macOSsource venv/bin/activateIntel 芯片 Mac 启动时加--cpuWindowsPowerShellvenv\Scripts\Activate.ps1若提示脚本被禁止先执行Set-ExecutionPolicy -Scope CurrentUser RemoteSigned环境就绪后先装 PyTorch这一步耗时最长NVIDIA 显卡用下面的 CUDA 构建其他平台装默认版本即可pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu129再装项目其余依赖列表在 requirements.txtpip install -r requirements.txt全部完成后启动服务python main.py启动成功的画面是这样的终端持续输出并提示服务监听在http://127.0.0.1:8188浏览器自动打开后能看到节点编辑界面——左边是工作流画布底部有状态栏。AMD 用户需要换 ROCm 构建的 PyTorch个别显卡还要在启动前加HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION11.0.0这类环境变量指定架构。跑起来之后模型、路径和常用启动参数模型是放对地方就能被识别的逻辑检查点进models/checkpoints/VAE 进models/vae/LoRA 进models/loras/每个子目录里都有占位文件提示用途。放好后刷新页面对应节点的下拉框里就会出现模型名。如果你已经有一批存在别处的权重比如 A1111 的模型目录不用复制文件。把仓库里的 extra_model_paths.yaml.example 复制为extra_model_paths.yaml按其中注释配置各路径重启后两套目录就会合并显示。参数解决什么场景--port 88888188 端口被占用--listen让局域网内其他设备访问这个服务--cpu没有可用 GPU 时强制 CPU 运行慢但能跑--lowvram显存吃紧把文本编码器挪到 CPU--novram比--lowvram更激进的显存降级--preview-method taesd采样过程中想看实时预览--reserve-vram 1.0给系统和其他软件预留显存单位 GB卡住了按现象对号入座终端闪退报 ModuleNotFoundError原因依赖没装全或装到了别的 Python 环境里。解决确认虚拟环境已激活提示符前有(venv)然后重装一次依赖并刷新版本。pip install -r requirements.txt --upgrade终端显示已启动但页面一直转圈原因浏览器访问的端口和实际端口不一致或者用了别的机器访问却没开监听。解决核对终端里打印的实际地址或显式指定端口后用http://127.0.0.1:8888重新打开。界面能打开但模型下拉框是空的原因权重文件没放进对应子目录或文件名不被识别。解决确认文件位于 models/ 下的正确分类目录刷新页面再试。生成报 out of memory或速度不可接受原因显存装不下当前工作流。解决优先降低出图分辨率其次依次尝试--lowvram、--novram、--cpu-vaeVAE 解码放到 CPU。下一步从跑通到用起来仓库内置了文档界面里可以直接查看不用翻外部网站。想把生图接进自己的脚本script_examples/ 里有调用本地 API 的示例可以直接改。想装第三方插件启动时加--enable-manager即可启用管理器在界面里搜索安装。模型路径规划好了、工作流跑顺了之后剩下的事基本都是在画布上连节点。【免费下载链接】ComfyUIThe most powerful and modular diffusion model GUI, api and backend with a graph/nodes interface.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/co/ComfyUI创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考